熊立 謝奉軍 祝振兵
摘要:應用結構方程模型,對161家先進制造業和212家傳統制造業研發團隊的實證數據對比分析,發現雙元文化通過雙元技術創新推動企業轉型升級,行業間差異的控制變量影響不顯著,企業研發投入則存在正向影響。
關鍵詞:雙元文化;技術創新;行業;研發投入
DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2017.05.10
中圖分類號:F404 文獻標識碼:A 文章編號:1001-8409(2017)05-0043-04
Ambidextrous Culture and Innovation Upgrading
——A Comparative Study of Advanced Manufacturing and Traditional Manufacturing
XIONG Li1,2, XIE Fengjun3, ZHU Zhenbin4
(1. Nanchang Business School, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330044;
2. School of Business Administration, Jiangxi University of Finance&Economics, Nanchang 330013;
3. Economics&Management School, Nanchang Aviation University, Nanchang 330063;
4. Nanchang Campus, Jiangxi University of Science and Technology, Nanchang 330013)
Abstract: Based on data from research teams of 161 advanced and 212 traditional manufacturers, a comparative study is done using structural equation modeling. The result shows that ambidextrous culture is positively related to transformation and upgrade, with ambidextrous technological innovation as a full mediator. It also indicates that industry difference does not matter, while R&D investment positively controls the relationship.
Key words:ambidextrous culture; technological innovation; industry;R&D investment
創新是我國倡導的“一帶一路”大戰略和深化制造業轉型升級的關鍵力量[1]。創新可概括為工作的新方法和新技巧[2],技術創新是其核心組成部分,又可分為開發式創新和探索式創新,開發式創新涉及對現有技術和工藝的改良,探索式創新涉及對技術的變革[3]。不過,當前我國中大型制造業研發投資率在固定資產總投資中所占不到5%,與總產值相比不到7%,轉型升級仍存在嚴重同質化、分工程度低、缺乏創新支持體系、過分依賴現有網絡和缺乏革新意識等問題[3],可見制造業普遍存在探索式創新不足,過分依賴開發式創新,甚至盲目復制的現象。
組織雙元性理論[4]旨在解決這種利用現有能力和探索新能力的悖論,這種均衡矛盾思維的創新能力叫雙元技術創新。大多數研究均證實了技術創新與轉型升級的正向關系[5],然而迄今鮮有直接關聯雙元技術創新與制造業轉型升級績效的研究。另一方面,雙元性機制對創新的影響在不同行業中的應用是否會有差異都值得深入探索。
鑒于此,本文立足組織情境雙元性視角,以Wang等[6]對情境雙元性的“雙元文化”屬性定義為基礎,以江西省373家制造企業的研發團隊為實證樣本,嘗試檢驗雙元文化與創新升級的關系。另外,考慮到樣本產業環境和技術特征,在分析過程中把先進和傳統制造業分為兩組數據進行對比,檢驗他們可能產生的影響。得出了相關結論和展望。
1 相關理論與研究假設
1.1 雙元文化對雙元技術創新的作用
雙元技術創新是當前企業用于化解路徑依賴和盲目變革兩個創新陷阱的關鍵方法[5~7],一般從結構和情境等機制著手。傳統上,企業依靠“雙核體制”的組織結構把負責探索和負責開發的單位隔離開,以達到同步雙元創新的效果。然而,隨著實踐檢驗的拓展,發現結構雙元性可能加重分隔單元的組織剛性和單位協調成本[7]。而情境雙元性強調一種全員層面上的雙元意識,員工能理解和參與到自身開發和探索成本的科學分配上來,是“自下而上”的組織模式[7]。
雙元文化的提出是基于情境雙元性視角的。情境雙元性描繪了其特征體系“規則,伸展,支持,信任”,賜予了它一種文化內涵[7];另有研究提到了“探索式文化”和“開發式文化”這樣的概念,實證檢驗其權變調節對組織雙元性的影響[8]。Rink和Ellemers指出組織文化既塑造了員工的穩定性和目標導向,又解釋了員工的應變能力[10],面對著解決“規則與變化”的雙重問題,暗示了組織共享價值可以和各人異質知識技能在同一空間下并存。比如集體主義文化特征[9]就有相近內涵。回顧Simsek對“已實現雙元性”的定義[5],雙元文化應表現為一種動態能力,使組織成員能達到長期雙元思維融合。直接將這種組織情境機制命名為“雙元文化”的則是Wang等[6],他們立足前人觀點,進一步提出雙元文化是由共同愿景和組織多樣性兩種價值變量融合構建而成的“高階因子”,是兩種變量交互促進的結果。共同愿景變量描述了組織成員的共同使命感、目標和凝聚信念;組織多樣性變量代表著組織成員知識和技能上存在的差異性程度。
依照上述對雙元文化價值合成的解釋,一個研發團隊里,首先組織多樣性可使研發人員各自鉆研獨有技能,豐富團隊知識體系,進而在團隊內部產生良好的求知氛圍,減少本位主義,有利于團隊探索行為,推進探索式技術創新;同時有些新思想是完善改良式的,也可推進開發式創新。然后團隊共同愿景又將豐富多樣的創新知識匯聚成形,促使員工把集體目標放在首位,彼此信任、促進共同成果的開發[11]。所以作為團隊及資源粘合劑,共同愿景把多樣創新成果的運用改善到了最佳水平,促進雙元創新提升。總之,組織多樣性率先解決了創新突破難題,再通過共同愿景整合成企業長期技術知識資本,由此提出如下假設:
H1:雙元文化對雙元技術創新有正向推動作用。
1.2 雙元技術創新對轉型升級的作用
國內主流研究已表明技術創新是企業轉型升級的核心助推器[1,12],同時大量研究也表明雙元技術創新對企業績效呈正向作用[5,7]。但企業績效一般是指利潤、銷售額、投資回報等經濟指標,至于雙元技術創新對轉型升級的影響,趙付春和焦豪從理論上認為雙元創新是產業升級的微觀實現機制[13]。另外,企業轉型意味著技術革新、機器更新、開拓新市場、生產模式優化等,升級則需要企業跨入高附加值產業,不斷提升生產效率和質量,全面機械化和智能化[14]。要做到這兩點,離不開企業對效率和創新的高度關注。張繼良和趙崇生[15]的企業轉型升級測量指標就包含了創新績效、節能減排、勞動生產率等方面,和兩種技術創新廣義評價指標十分吻合。由此可知,不能忽視企業轉型升級的雙元本質,既要技術更新,也要價值突破。由此提出如下假設:
H2:雙元技術創新對企業轉型升級有正向推動作用。
1.3 雙元技術創新的中介作用
盡管雙元文化是一種動態能力來源,它需要以團隊雙元能力作為介質來實現企業轉型升級績效,這也是資源基礎理論的“資源—能力—績效”基本框架。另外從學習視角看,雙元的企業知識吸收是由個體知識建立起的心智模式經過融合、過濾和詮釋所延伸出來的,其結果是雙元技術創新績效的產生[16],那么雙元文化就扮演組織資本的角色。換言之,“知識—行為—績效”框架決定了雙元文化必須通過相應的技術創新行為來推動企業轉型升級。由此提出如下假設:
H3:雙元技術創新完全中介雙元文化對企業轉型升級的推動作用。
1.4 行業的控制影響
Gort和Klepper曾提出企業對探索式和開發式創新的重視程度應隨行業生命周期演進而調整[18]。本文認為中國制造企業普遍處于高技術和體制不確定性的轉型升級大環境下,創新戰略的選擇自然會傾向于多樣化。基于高新科技的先進制造業競爭以變化為主旋律,一般更加注重技術突破,雙元文化在對技術創新的影響中就可能更容易激勵探索式創新。反之,傳統制造業往往歷史更悠久,現有產品(技術)系列更完整,雙元文化對技術創新的影響或許更有助于開發式創新。由此提出如下假設:
H4:先進制造業在轉型升級中的探索式技術創新成效更高,傳統制造業在轉型升級中的開發式技術創新成效更高。
2 實證檢驗
2.1 樣本與數據
研究樣本是江西省的制造企業。對象均為轉型升級期的傳統和先進制造業的研發(技術)團隊,來源于南昌及各地市的工業園區和經濟開發區,260家傳統制造企業和240家先進制造企業。行業分布和特征均以一定比率涵蓋,詳見表1。團隊先致電受訪企業,再郵寄調查問卷。調研期為2016年1月至5月,共發了428份問卷給樣本企業的研發或企業負責人,最終回收392份,剔除19份無效問卷,剩下有效問卷373份,212份傳統制造業,161份先進制造業,有效率為95.2%。
2.2 測量量表
自變量雙元文化仍使用Wang等[7]的問卷,把共同愿景和組織多樣性獨立看作一階因子,7個題項組成,雙元文化是他們交互效應下產生的高階因子;中介變量雙元技術創新包含了探索式和開發式創新兩個變量的交互效應[8],參考的是Gima的問卷,8個題項[20];因變量轉型升級績效測量一般較為復雜,本文選擇借鑒張繼良和趙崇生[15]的量表進行修改,分為突破、效率和環保指標三方面,有6項指標:新產品開發數量、質量和創新銷售占總額比重(突破),投資回報率和勞動生產率漲幅(效率),億元單位能耗(環保)。這樣可以相對準確地表達企業轉型升級的綜合效果。以上變量均采納10點李克特量表測量。
2.3 控制變量
本文認為制造業的行業性質會影響雙元文化對企業技術創新的偏向性,因此把行業分為先進和傳統制造業兩種,分類詳見表1。另外,嘗試測量另一個內部變量影響(不分行業):研發投入。要求每個調查對象自評相對大多數競爭者的研發投入(各種資源),基于統計結果的分布將高于平均水平的研發團隊算入高研發投入組(n=194),低于平均水平的算入低研發投入組(n=179)。這些指標也是用10點李克特量表測出,平均得分為5.70。
2.4 可靠性檢驗
本文對模型進行了驗證性分析,本文的量表均為國內外較成熟并被前人多次使用過的量表,其內容效度較高;再對各變量的AVE平方根與他們之間的相關系數進行比較,相關系數值均小于平方根,區分效度也較好。所有變量的Cronbachs α值都在0.70以上,大都在0.8以上,AVE幾乎也都在0.50以上,說明每個變量測量指標的內部一致性很高,通過信度測試(見表2)。
2.5 檢驗結果分析
本文采用AMOS20.0軟件做結構方程(SEM)來檢驗H1和H2,通過計算各變量乘積交互效應,建立了雙元文化、雙元技術創新和轉型升級績效三個高階潛變量模型。結果模型重要的擬合指標均在推薦值內,擬合度良好:χ2=44.39,df=24,χ2/df=1.85,GFI=0.97,CFI=0.98,RMSEA=0.05,RMR=0.12。雙元文化到雙元技術創新的標準化路徑系數傳統制造業為0.85(p<0.001)、先進制造業為0.92(p<0.001);雙元技術創新到轉型升級績效傳統制造業為0.57(p<0.001)、先進制造業為0.75(p<0.001)。H1和H2得到了支持(見圖1)。
同樣采用結構方程法來檢驗完全中介作用。增加了自變量到因變量的直接關系測量,發現其路徑相關系數不顯著:傳統制造業為-0.01(p=0.982),先進制造業為-0.43(p=0.312,見圖1)。此結果肯定地驗證了雙元文化通過雙元技術創新的完全中介作用來推動轉型升級。H3得到了支持。
為了進一步檢驗組織多樣性和共同愿景是否有效構建了雙元文化這個高階因子,設計了嵌套模型進行競爭比較。模型中組織多樣性和共同愿景均直接與雙元技術創新關聯,而非作為雙元文化的構成存在。結果顯示盡管兩個因子與雙元技術創新的標準化路徑系數都很顯著(傳統為0.34和0.53,p<0.001;先進為0.43和0.53,p<0.001),擬合模型指標卻為χ2=156.11,df=26,χ2/df=6.00,GFI=0.91,CFI=0.89,RMSEA=0.11,RMR=0.32,比預設模型(圖1)顯著弱化了(Δχ2=111.72,Δdf=2,p<0.001)。這再次佐證了雙元文化作為一個整體的高階交互效應。
本文對控制變量進行了結構方程模型多組分析。如表3所示,兩個控制變量都做了非限制與限制模型的比較。行業對比時,限制模型A和B的χ2均未顯著高于非限制模型的χ2,意味著行業技術含量對主變量關系的影響甚微,H4被否定了。研發投入對比時,意外地發現限制模型B的Δχ2達到4.40,具體說,雙元技術創新到轉型升級的標準化路徑系數為0.41(低研發組)和0.62(高研發組)。這暗示了研發投入高低直接影響雙元技術創新水平及轉型升級績效。關于這點,盡管研發投入高不意味著創新產出就高,但雙元文化作為一個高效知識吸收載體,或許能更好地將所投入資源吸收和轉化為成果,這應該是研發投入在本研究模型中發揮顯著作用的原因。
3 結論與展望
本文以江西161家先進制造企業和212家傳統制造企業為對象,檢驗了雙元文化、技術創新與轉型升級之間的正向內生關系。研究表明顛覆組織群體心智對于企業可持續發展有重要作用,同時發現行業差別對三者關系的控制影響并不顯著,研發投入的影響卻十分顯著。從理論意義上看,本文是首個針對中國制造企業轉型升級績效的雙元性實證研究,傳統制造業與先進制造業的數據對比也有一定的借鑒價值。另外,企業管理投入比行業性質更能顯著地影響這個過程,與雙元文化可能呈現融合效應。今后可以把雙元文化當作調節變量,嘗試探索研發投入與創新績效的關系。從實踐意義上看,本文為當前我國非常重視的企業轉型升級提供了新的借鑒。同時,雙元文化也可能發生在產業層面,企業就像異質的研發團隊,政策應鼓勵企業間形成適度多樣的網絡關系,把“術業專攻”和“同舟共濟”相結合,整體推動產業升級發展。
本文還有以下局限性。首先,雙元文化的衡量標準興許還不夠精確,期待對其進一步開發適應中國情境的量表。其次就是研究樣本較為區域性集中,未來可用縱向數據和多區域實證來展開比較,得出更有價值的結論。
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(責任編輯:李映果)